智能化助力充电设施运维

智能化助力充电设施运维

毛维杰

国网江苏省电力有限公司盐城供电分公司 224000

摘要：随着电动汽车产业的发展和“新基建”战略的落地，充电设施投运规模日益扩大。电动汽车充电设施属于非专业用户操作的高压电力装置，由于供应商良莠不齐、无人值守、普遍存在滥用、部分设施进入老化阶段等因素，决定了随着充电用户的增加，充电场站运维保障及安全保障压力快速增加。本文详细阐述基于物联网技术的智能运维解决方案，主动适应充电设施运维挑战，顺应智能化的运维趋势，有效支撑终端用户的差异化服务需求。

关键词：充电设施；物联网；智能化

一、背景描述

目前，充电设施运维工作评价体系中大概包括设备在线率、设备稳定运行率、线下服务客户满意率、充电设施利用率等重点指标。经调查，充电设施运维普遍面临如下4个方面挑战：一是部分桩企运维支撑意愿下降，具体表现在对桩企设备采购量下滑，质保到期，运维工作量加大，部分厂商退出市场；二是充电场站运维复杂度提升，具体表现在质保到期，故障率提升，备件消耗增加，充电设施生产厂商、型号多，变配电、二次系统、电桩等多专业系统运维；三是充电用户数量及质量提升，具体表现在特斯拉、蔚来等高端用户对充电体验感要求高；电动汽车用户数持续增长；公交等专用领域对充电桩运维健康水平要求持续提升；四是公司对运营绩效要求提升，具体表现在工作重心从建设转向运营；需要运维提供差异化服务能力。

二、充电设施运维趋势和具体方案

经实地走访和调研，充电设施运维工作中普遍存在充电场站故障诊断及安全运维服务体系不完善，缺乏对充电过程的故障智能诊断及安全预警，无法提前发现潜在的设备缺陷和事故隐患。面对上述问题和挑战，必须在价值视角、组织模式、方法优化等方面对充电设施运维方式进行改造，在价值方面，将充电场站运维从设备视角转变为业务和用户视角，从技术导向转变为用户体验导向；在组织方面，采取“互联网+”模式，推动运维、检测一体化；在方法方面，建立故障快速诊断、根因分析、隐患消除、前后台即时协作的智能化运维平台。综上所述，智能化是充电场站运维的趋势特征。

1.基于物联网技术的智能运维方案网络拓扑结构说明。

该方案分为三层，即感知层、网络层和应用层。感知层通过充电桩探针、DTU、图像识别采集、便携式诊断工具对充电场站配电系统、充电系统、电气二次系统和专用车辆进行充电全数据信息采集，经网络层的数据传输，由应用层依托车联网数据、场站探针数据支撑充电桩单体、充电场站的健康状态评估，同时给出主动运维、预防运维建议。

2.运维痛点和解决思路

充电桩故障高发点主要在能量通路上，其中以充电模块、直流接触器、熔断器、枪线、枪头为主。而枪线、枪头损坏以机械类损伤及机械类损伤引发电气故障为主，出现隐患时，巡视人员容易发现。而充电模块、直流接触器、熔断器的隐患则只能通过数据采集和数据分析的方法实现。

通过在充电桩内部安装监控测量点，在充电桩充电时测量直流接触器两端的电压，将每次的压降数据保存在存储器中。通过模型分析程序对直流接触器压降数据进行分析，找出充电模块输出电压、直流接触器导通压降、熔断器导通压降的异常，及异常程度的判断，从而实现隐患辨识。同时，充电桩目前的故障诊断主要依靠充电桩主控板对各器件反馈参数和充电报文数据进行判读，向TCU报告故障代码。该故障代码的成因隐含在反馈参数和BSM报文中，如器件参数、通信报文等未能可视化、易读取的呈现给运维团队。因此，运维抢修人员出发前只能以故障代码为参考，准备备品备件和检测仪器仪表；现场需重新根据经验开展测量和诊断。

为解决上述问题，探针系统物理层采集了多种参量和报文，应用层提供数据判读和可视化呈现，并通过云平台在线向多方提供，多方可以在云平台登陆后进行会话，更适用于出现场前的故障判断和疑难故障会诊。充电桩探针具备产品低成本、布署方便、无需对端开发；接口丰富，支持探针种类和数量按需扩展；真实充电全数据采集的技术特点，单桩布署可用于防窃电、故障预测、隐患发现、在线性能检测等方面，站级布署可用于场站健康状态评估、远程计量校准、用户画像等方面，广泛适用于重点保障场站、故障高发场站。

3.应用层功能介绍

故障快速诊断库用于辅助故障快速排查（注：结合班组工具）；预防性运维（注：结合场站探针）；运维人员赋能培训。主要技术特点是通过内置多个桩型的电气图、报文解析及故障排查方案；内置多发故障、排查难度大故障的排查方案；配置接口调用嵌入多厂商的软件和设备；内置诊断规则库等方法，具备硬件故障诊断到器件，软件故障到诊断时序模块的功能。

远程即时协同诊断平台，其主要功能为疑难问题与专家远程协同排查；实现客服坐席、用户与运维专家即时交互。主要技术特点：可实现语音群聊和数据共享；依托班组工具或场站探针组件可按需采集详实数据；可对接调用知识库，减少赋能难度。

基于运维服务视角的充电用户画像，其主要功能为客户坐席个性化服务、故障影响度评价、场站资源优化。主要技术特点：基于场站图像识别探头，实现车牌、车型、用途判断；综合充电数据、车辆识别数据，实现单用户画像及场站用户画像；对用户转场行为、离退网行为、滥用行为进行深度分析，支撑资源调配决策；综合场站充电、故障、投诉数据，判断故障影响程度，降低投诉隐患；针对电池类问题、特定桩不匹配问题，给予客户提醒。

④充电场站健康状态评估，其主要功能为运维资源调度；场站资源优化。主要特点：车联网数据、场站探针数据均可独立支撑健康状态评估；综合考虑设备告警、场站利用率、场站充电用户画像的健康状态打分；按需生成运维巡检计划。

4.主要成效

有效降低充电设施的故障率和故障时长，通过主动运维在最大程度上代替充电设施故障抢修，持续提升充电设施设备稳定运营行指标；

依托故障快速诊断库、远程即时协同诊断平台进行快速故障处理和运维检修数据留档，不断满足客户对充电服务高性能需求；基于场站探针可开展关键性能数据在线监测，高效补充周期检测频度不足以及前期监控数量量不全的缺陷，建立了充电场站健康状态评估模型。

三、结束语

基于物联网技术的智能运维方案从运维作业、客户服务、场站资源优化调整等方面来主动适应用户数量持续增长、用户体验感述求不断提升以及经营绩效述求提升等外部环境变化，以运维能力提升来实现对终端用户的差异化服务，取得了一定的效果，同时，在一定程度上也大幅降低了现场作业负担，具备一定的推广价值。